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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sudeste. |
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Data corrente: |
18/08/2006 |
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Data da última atualização: |
02/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
FERREIRA, R. de P.; VASCONCELOS, E. S. de; CRUZ, C. D.; BARIONI JUNIOR, W.; RASSINI, J. B.; VILELA, D.; FREITAS, A. R. de; MOREIRA, A. |
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Afiliação: |
REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; EDMAR SOARES DE VASCONCELOS; COSME DAMIÃO CRUZ; WALDOMIRO BARIONI JUNIOR, CPPSE; JOAQUIM BARTOLOMEU RASSINI, CPPSE/SÃO CARLOS, SP.; DUARTE VILELA, CNPGL; ALFREDO RIBEIRO DE FREITAS, CPPSE/SÃO CARLOS, SP.; ADONIS MOREIRA, CPPSE/SÃO CARLOS, SP. |
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Título: |
Determinação do coeficiente de repetibilidade e estabilização genotípica para características agronômicas avaliadas em genótipos de alfafa. |
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Ano de publicação: |
2006 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 43., 2006, João Pessoa. Produção animal em biomas tropicais: anais. João Pessoa: SBZ: UFPB, 2006. |
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Páginas: |
5 f. |
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Descrição Física: |
1CD ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Objetivou-se estimar os coeficientes de repetibilidade para as características de produção de matéria seca (PMS), altura de plantas (APC), tolerância a doenças (TO) e altura no florescimento (AF), em genótipos de alfafa. As características foram avaliadas em 92 genótipos nos anos 2004 e 2005, durante 11 cortes, feitos nos períodos das águas (novembro a março, cinco cortes) e da seca (abril a setembro, seis cortes). O experimento foi conduzido em blocos ao acaso, com duas repetições. As estimativas dos coeficientes de repetibilidade foram obtidas por diferentes métodos de análise. Também realizou-se estudo da estabilização genotípica. Todas as análises estatísticas forma feitas com auxílio do aplicativo computacional GENES. No período da seca, apenas dois cortes são suficientes para se ter certeza de 85 % na previsão do valor real para a PMS, sendo necessário cinco cortes para se obter a mesma confiabilidade nesta característica no período das águas. De maneira geral, no período das águas, necessitou-se de maior número de avaliações para obter igual veracidade da comparação genotípica. Pela estabilização genotípica, observou-se aumento da confiabilidade, com a eliminação de alguns cortes, chegando a confiabilidades de até 97% com apenas três cortes, excluindo-se dois cortes iniciais e um final. As variáveis PMS e APC, no período das águas, apresentaram inaiores estimativas do coeficiente de repetibilidade do que as variáveis TO e AF. |
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Palavras-Chave: |
Estabilização genotípica "Medicago sativa" L; Período da seca; Período das águas; Repetibilidade. |
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Thesagro: |
Características Agronômicas. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CPPSE/16318/1/PROCIRdePF2006.00031.pdf
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Marc: |
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520 $aObjetivou-se estimar os coeficientes de repetibilidade para as características de produção de matéria seca (PMS), altura de plantas (APC), tolerância a doenças (TO) e altura no florescimento (AF), em genótipos de alfafa. As características foram avaliadas em 92 genótipos nos anos 2004 e 2005, durante 11 cortes, feitos nos períodos das águas (novembro a março, cinco cortes) e da seca (abril a setembro, seis cortes). O experimento foi conduzido em blocos ao acaso, com duas repetições. As estimativas dos coeficientes de repetibilidade foram obtidas por diferentes métodos de análise. Também realizou-se estudo da estabilização genotípica. Todas as análises estatísticas forma feitas com auxílio do aplicativo computacional GENES. No período da seca, apenas dois cortes são suficientes para se ter certeza de 85 % na previsão do valor real para a PMS, sendo necessário cinco cortes para se obter a mesma confiabilidade nesta característica no período das águas. De maneira geral, no período das águas, necessitou-se de maior número de avaliações para obter igual veracidade da comparação genotípica. Pela estabilização genotípica, observou-se aumento da confiabilidade, com a eliminação de alguns cortes, chegando a confiabilidades de até 97% com apenas três cortes, excluindo-se dois cortes iniciais e um final. As variáveis PMS e APC, no período das águas, apresentaram inaiores estimativas do coeficiente de repetibilidade do que as variáveis TO e AF.
650 $aCaracterísticas Agronômicas
653 $aEstabilização genotípica "Medicago sativa" L
653 $aPeríodo da seca
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700 1 $aCRUZ, C. D.
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700 1 $aMOREIRA, A.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sudeste (CPPSE) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
21/06/2016 |
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Data da última atualização: |
21/06/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
OLIVEIRA, H. R.; SILVA, F. F.; SIQUEIRA, O. H. G. B. D.; SOUZA, N. O.; JUNQUEIRA, V. S.; RESENDE, M. D. V. de; BORQUIS, R. R. A.; RODRIGUES, M. T. |
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Afiliação: |
H. R. Oliveira, UFV; F. F. Silva, UFV; O. H. G. B. D. Siqueira, UFV; N. O. Souza, UFV; V. S. Junqueira, UFV; MARCOS DEON VILELA DE RESENDE, CNPF; R. R. A. Borquis, UNESP; M. T. Rodrigues, UFV. |
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Título: |
Combining different functions to describe milk, fat, and protein yield in goats using Bayesian multiple-trait random regression models. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of Animal Science, v. 94 n. 5, p. 1865-1874, May 2016. |
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DOI: |
10.2527/jas2015-0150 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
We proposed multiple-trait random regression models (MTRRM) combining different functions to describe milk yield (MY) and fat (FP) and protein (PP) percentage in dairy goat genetic evaluation by using Bayesian inference. A total of 3,856 MY, FP, and PP test-day records, measured between 2000 and 2014, from 535 first lactations of Saanen and Alpine goats, including their cross, were used in this study. The initial analyses were performed using the following single-trait random regression models (STRRM): third- and fifth-order Legendre polynomials (Leg3 and Leg5), linear B-splines with 3 and 5 knots, the Ali and Schaeffer function (Ali), and Wilmink function. Heterogeneity of residual variances was modeled considering 3 classes. After the selection of the best STRRM to describe each trait on the basis of the deviance information criterion (DIC) and posterior model probabilities (PMP), the functions were combined to compose the MTRRM. All combined MTRRM presented lower DIC values and higher PMP, showing the superiority of these models when compared to other MTRRM based only on the same function assumed for all traits. Among the combined MTRRM, those considering Ali to describe MY and PP and Leg5 to describe FP (Ali_Leg5_Ali model) presented the best fit. From the Ali_Leg5_Ali model, heritability estimates over time for MY, FP. and PP ranged from 0.25 to 0.54, 0.27 to 0.48, and 0.35 to 0.51, respectively. Genetic correlation between MY and FP, MY and PP, and FP and PP ranged from −0.58 to 0.03, −0.46 to 0.12, and 0.37 to 0.64, respectively. We concluded that combining different functions under a MTRRM approach can be a plausible alternative for joint genetic evaluation of milk yield and milk constituents in goats. MenosWe proposed multiple-trait random regression models (MTRRM) combining different functions to describe milk yield (MY) and fat (FP) and protein (PP) percentage in dairy goat genetic evaluation by using Bayesian inference. A total of 3,856 MY, FP, and PP test-day records, measured between 2000 and 2014, from 535 first lactations of Saanen and Alpine goats, including their cross, were used in this study. The initial analyses were performed using the following single-trait random regression models (STRRM): third- and fifth-order Legendre polynomials (Leg3 and Leg5), linear B-splines with 3 and 5 knots, the Ali and Schaeffer function (Ali), and Wilmink function. Heterogeneity of residual variances was modeled considering 3 classes. After the selection of the best STRRM to describe each trait on the basis of the deviance information criterion (DIC) and posterior model probabilities (PMP), the functions were combined to compose the MTRRM. All combined MTRRM presented lower DIC values and higher PMP, showing the superiority of these models when compared to other MTRRM based only on the same function assumed for all traits. Among the combined MTRRM, those considering Ali to describe MY and PP and Leg5 to describe FP (Ali_Leg5_Ali model) presented the best fit. From the Ali_Leg5_Ali model, heritability estimates over time for MY, FP. and PP ranged from 0.25 to 0.54, 0.27 to 0.48, and 0.35 to 0.51, respectively. Genetic correlation between MY and FP, MY and PP, and FP and PP ranged fro... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Ali and Schaeffer function; B-splines; Deviance information criterion; Legendre polynomials; Posterior model probabilities; Wilmink function. |
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Thesagro: |
Cabra leiteira; Leite; Método estatístico. |
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Thesaurus NAL: |
Dairy goats; Milk yield; Statistical analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02889naa a2200361 a 4500
001 2047576
005 2016-06-21
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024 7 $a10.2527/jas2015-0150$2DOI
100 1 $aOLIVEIRA, H. R.
245 $aCombining different functions to describe milk, fat, and protein yield in goats using Bayesian multiple-trait random regression models.$h[electronic resource]
260 $c2016
520 $aWe proposed multiple-trait random regression models (MTRRM) combining different functions to describe milk yield (MY) and fat (FP) and protein (PP) percentage in dairy goat genetic evaluation by using Bayesian inference. A total of 3,856 MY, FP, and PP test-day records, measured between 2000 and 2014, from 535 first lactations of Saanen and Alpine goats, including their cross, were used in this study. The initial analyses were performed using the following single-trait random regression models (STRRM): third- and fifth-order Legendre polynomials (Leg3 and Leg5), linear B-splines with 3 and 5 knots, the Ali and Schaeffer function (Ali), and Wilmink function. Heterogeneity of residual variances was modeled considering 3 classes. After the selection of the best STRRM to describe each trait on the basis of the deviance information criterion (DIC) and posterior model probabilities (PMP), the functions were combined to compose the MTRRM. All combined MTRRM presented lower DIC values and higher PMP, showing the superiority of these models when compared to other MTRRM based only on the same function assumed for all traits. Among the combined MTRRM, those considering Ali to describe MY and PP and Leg5 to describe FP (Ali_Leg5_Ali model) presented the best fit. From the Ali_Leg5_Ali model, heritability estimates over time for MY, FP. and PP ranged from 0.25 to 0.54, 0.27 to 0.48, and 0.35 to 0.51, respectively. Genetic correlation between MY and FP, MY and PP, and FP and PP ranged from −0.58 to 0.03, −0.46 to 0.12, and 0.37 to 0.64, respectively. We concluded that combining different functions under a MTRRM approach can be a plausible alternative for joint genetic evaluation of milk yield and milk constituents in goats.
650 $aDairy goats
650 $aMilk yield
650 $aStatistical analysis
650 $aCabra leiteira
650 $aLeite
650 $aMétodo estatístico
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653 $aB-splines
653 $aDeviance information criterion
653 $aLegendre polynomials
653 $aPosterior model probabilities
653 $aWilmink function
700 1 $aSILVA, F. F.
700 1 $aSIQUEIRA, O. H. G. B. D.
700 1 $aSOUZA, N. O.
700 1 $aJUNQUEIRA, V. S.
700 1 $aRESENDE, M. D. V. de
700 1 $aBORQUIS, R. R. A.
700 1 $aRODRIGUES, M. T.
773 $tJournal of Animal Science$gv. 94 n. 5, p. 1865-1874, May 2016.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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